論文の概要: Let the Poem Hit the Rhythm: Using a Byte-Based Transformer for Beat-Aligned Poetry Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10174v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 16:54:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 12:46:51.822911
• Title: Let the Poem Hit the Rhythm: Using a Byte-Based Transformer for Beat-Aligned Poetry Generation
• Title（参考訳）: 歌をリズムに当てる: バイトベースのトランスフォーマーでビート・アライン・ポテトリー・ジェネレーション
• Authors: Mohamad Elzohbi, Richard Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,詩の文脈における特定のビートパターンに適合する単語をバイトベースの言語モデルで生成できるかどうかを考察する。 我々は、詩をビートパターンに合わせるために、トランスフォーマーモデルであるByT5を訓練する方法を開発した。 その結果, セマンティック・コヒーレンスを維持しつつ高レベルのビートアライメントを示すことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The intersection between poetry and music provides an interesting case for computational creativity, yet remains relatively unexplored. This paper explores the integration of poetry and music through the lens of beat patterns, investigating whether a byte-based language model can generate words that fit specific beat patterns within the context of poetry. Drawing on earlier studies, we developed a method to train a byte-based transformer model, ByT5, to align poems with beat patterns. The results demonstrate a high level of beat alignment while maintaining semantic coherence. Future work will aim to improve the model's ability to create complete beat-aligned poems.
• Abstract（参考訳）: 詩と音楽の交わりは、計算的創造性にとって興味深い事例であるが、まだ明らかにされていない。 本稿では、ビートパターンのレンズによる詩と音楽の統合について検討し、バイトベースの言語モデルが、特定のビートパターンに適合する単語を詩の文脈内で生成できるかどうかを検討する。 先行研究に基づいて,バイトベースのトランスフォーマーモデルであるByT5を学習し,詩をビートパターンで整列させる手法を開発した。 その結果, セマンティック・コヒーレンスを維持しつつ高レベルのビートアライメントを示すことができた。 今後の作業は、完全なビート整列詩を作成するモデルの能力を改善することを目的としている。

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